IA: Os 20 Termos Técnicos que Confundem Brasileiros em 2025 – Descubra Agora!

A inteligência artificial tem se tornado cada vez mais presente no dia a dia dos brasileiros, mas a compreensão sobre seu funcionamento ainda é um desafio para muitos. Um estudo recente da Adapta, especialista em soluções de inteligência artificial, revelou quais termos técnicos geram mais dúvidas entre os usuários de ferramentas como ChatGPT e Gemini em 2025.

A pesquisa, que ouviu 500 brasileiros conectados à internet, identificou mais de 90 palavras, siglas e conceitos que ainda não são totalmente compreendidos. O resultado demonstra que a rápida popularização da IA está avançando mais rápido do que a capacidade de entender como ela realmente funciona.

“Prompt”: A Palavra que Mais Confunde

O termo “prompt” lidera o ranking de dúvidas. Ele se refere ao comando ou instrução que o usuário envia para a IA, direcionando a resposta. Segundo a Adapta, a clareza e o contexto do prompt são cruciais para obter resultados alinhados com o objetivo desejado.

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Eduardo Coelho, head de marketing da Adapta, destaca que a compreensão do conceito de “prompt” se tornou essencial para o uso da IA em ambientes profissionais.

Termos Fundamentais da IA Também Causam Dúvidas

Além do “prompt”, outros termos relacionados aos fundamentos da IA também aparecem com frequência no ranking. Expressões como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais” representam mais de 9% das menções. O “machine learning” se refere a sistemas que aprendem a partir de dados, enquanto o “deep learning” utiliza redes neurais para tarefas complexas, como análise de linguagem.

Apesar de sua relevância, esses conceitos ainda geram confusão entre os usuários.

Dúvidas Sobre o Funcionamento Interno das Ferramentas

A complexidade do funcionamento interno das ferramentas de IA também contribui para a confusão. Termos como “tokens”, “embeddings” e “LLM” representam mais de 5% das respostas. “Tokens” são fragmentos de texto utilizados para processar a linguagem, “embeddings” funcionam como representações numéricas que ajudam a IA a identificar relações entre palavras, e “LLM” são os grandes modelos de linguagem responsáveis por interpretar comandos e gerar textos de forma contextualizada.

Outros Termos Frequentes no Ranking

O estudo também identificou dúvidas em relação a outros termos, como “fine-tuning” (ajuste de modelos já treinados), “aprendizagem por reforço” (tentativas e erros para aprimorar respostas), “agentes” (sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma), “automação” (aplicação prática das capacidades da IA nos processos) e “alucinação de IA” (quando a IA apresenta informações incorretas ou inventadas).

A necessidade de supervisão humana e verificação de conteúdos sensíveis é reforçada por esse fenômeno.